Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "bioinformatic" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Automatic detection and counting of platelets in microscopic image
Autorzy:
Burduk, R.
Krawczyk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333065.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
nauczanie maszynowe
analiza obrazu
pattern recognition
bioinformatic
machine learning
image analysis
platelet
Opis:
In this paper we present a machine learning-based approach for detecting platelet cells in microscopic smear images. Counting how many platelets appeared in each smear image is one of the basic tasks done in many laboratories. In many cases this is still done by a human — laboratory technician. Due to very small size and often great quantity of those cells, precise estimating of the number of platelets is not a trivial task. As in all man-dependent problems the whole process is very sensitive to errors, time-consuming and its accuracy is limited by human perception. We propose alternative, fully automatic solution that is free of those drawbacks. Our idea is based on the combination of techniques driven from two fields of modern computer science: the image analysis and pattern recognition ⁄ machine learning. It not only reduces the error rate, but, what is more important, also decreases the time needed for each smear image analysis. The obtained results are very satisfying and our solution is more precise than estimation based on human perception. This will improve the quality of laboratory work and allow to save time that can be spent on other important tasks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 173-178
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The crosstalk between splicing of protein-coding genes and processing of microRNAs located within their introns
Autorzy:
Skorupa, K.
Sobkowiak, L.
Jarmolowski, A.
Szweykowska-Kulinska, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/80242.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
conference
splicing
protein-coding gene
processing
microRNA
biogenesis
non-coding RNA
intron
bioinformatic analysis
protein complex
Źródło:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology; 2013, 94, 3
0860-7796
Pojawia się w:
BioTechnologia. Journal of Biotechnology Computational Biology and Bionanotechnology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bioinformatics analysis of the promoter sequence of the 9f-2.8 gene encoding germin
Autorzy:
Szućko, Izabela
Kowalska, Urszula
Skuza, Lidia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1386221.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
Triticum aestivum L.
bioinformatic tools
germin protein
in silico analyse
narzędzia bioinformatyczne
białko germina
analiza in silico
Opis:
Bioinformatics is a field of study having an enormous potential, allowing to solve a number of problems arising as a result of dynamic development of natural sciences with the use of computer science methodologies. It is widely used and constitutes a basis for most scientific research conducted in the field of molecular biology. The aim of this study was in silico analysis of the promoter sequence of the 9f-2.8 gene encoding isoform of the germin protein considered as a germination marker in common wheat’s (Triticum aestivum L.). The gene mentioned above has already been characterized, however, with the use of experimental methods instead of bioinformatics. Analysis with the use of TSSP and TSSPlant software identified the promoter region and classified it as the TATA-box containing promoter. For 9f-2.8 gene including 2.8 kbp, the TSSP software indicated that the TATA-box sequence was located in the position 1665 nt, while the TSSPlant tool showed that TSS [+1] was located in the position 1699 nt. At the second stage, transcription factors were analyzed. Four main families of transcription factors were detected within the analyzed region: MADS, AP2, bZIP and NAC. The most common were MADS-box and bZIP motifs. In the final step of analysis the presence of CpG islands have been checked using the PlantPAN software. The region which could be potentially considered as CpG island have been detected and localized. Software used in analysis above is free online tool.
Bioinformatyka jest dyscypliną nauki, w której tkwi olbrzymi potencjał. Dyscyplina ta rozwiązuje wiele problemów powstałych w wyniku dynamicznego rozwoju nauk przyrodniczych przy użyciu metodologii nauk informatycznych. Ma szerokie zastosowanie i jest bazą dla prowadzenia większości badań naukowych z dziedziny biologii molekularnej. Celem artykułu jest analiza in silico promotora genu 9f-2.8 kodującego izoformę (9f-2.8) białka germiny uważaną za marker kiełkowania u pszenicy zwyczajnej (Triticum aestivum L.). Gen ten był już wcześniej scharakteryzowany, jednak do jego analizy korzystano z metod eksperymentalnych, nie obliczeniowych. Analiza bioinformatyczna za pomocą programów TSSP i TSSPlant pozwolila zidentyfikować promotor i potwierdziła jego klasyfikacje do grupy promotorów z motywem TATA-box. W genie 9f-2.8 liczącym 2.8 kpz program TSSP wykazał, że sekwencja TATA-box znajduje się w pozycji 1665 nt, zaś narzędzie TSSPlant wskazało, że TSS [+1] znajduje się w pozycji 1699 nt. Drugim etapem była analiza czynników transkrypcyjnych. W analizowanym obszarze wyróżniono cztery główne rodziny czynników transkrypcyjnych: MADS, AP2, bZIP oraz NAC, z których najliczniejsze były motywy MADS-box oraz bZIP. Ostatnią częścią analiz była kontrola obecności wysp CpG. Zastosowano program PlantPAN, dzięki któremu zlokalizowano region spełniający warunki, pozwalające uznać go za wyspę CpG. Programy, których użyto do scharakteryzowania tych sekwencji są darmowe i ogólnodostępne online.
Źródło:
Acta Biologica; 2018, 25; 131-139
2450-8330
2353-3013
Pojawia się w:
Acta Biologica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies